计算机视觉的训练任务通常需要很多图像数据来做数据集。常见大数据集如ImageNet, VOC,COCO,等等。我们要完成自己特定场合的识任务，就需要收集或采集场景数据，涉及到一些基本的图像处理方法。我遇到或需要使用到的图像处理方法大概有以下几种：1.视频切图片(video_to_image.py)import cv2
vc = cv2.VideoCapture("/home/ba/Videos/
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2024-02-10 07:52:27
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之前给你们的PS视频教程里面的无论是框选抠图、套索抠图、钢笔抠图、还是蒙版抠图，看上去简单，谁知道操作起来那么麻烦。一不小心不是这里少抠一块就是那里多抠一块。反正就是键盘上ctrl和alt键还有鼠标来回反复不间断的切换，抠好一张图简直是把自己的耐心都消磨殆尽！ 你们问我有没有快速且简单的PS抠图方法技巧，实话实说，PS软件抠图是一点捷径都没有，要想把你所需要的对象完美无缺
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2024-05-24 15:57:10
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1、轮廓提取轮廓提取是提取出图像的外部轮廓特征，轮廓可能是边缘的一部分。2、轮廓提取方法及Python实现2.1 掏空内部点法掏空内部点法的原理非常简单：如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点皆为黑色，则将该点删除，否则认为该点在图像的边缘，需要保留。依次处理图像中每一个像素，则最后留下来的就是图像的轮廓。对于非二值图像，需要先进行二值化处理。
代码如下：def Get_contour(bin_i
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2024-10-15 13:51:03
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# 使用 Python OpenCV 实现白色扣图
在图像处理的领域中，常常需要从图像中提取特定的区域。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 来实现一个简单的“白色扣图”功能，即提取图像中所有白色的部分。这个过程可以通过以下几个步骤来实现：
## 流程概述
我们将整个过程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------|
| 1
以前我写过用opencv实现抠图，但只是简单的画一个矩形，哪些是前景哪些是背景都由opencv自己判断，最近忙完了就研究了一下交互式抠图主要参考opencv的官方例子，不过官方例子是pc端的，所以就对例子进行了修改官方例子代码先看看效果，原图然后是用原来的方法扣的狗脸都没了,接下来看用交互式抠图的效果忘了说密集恐惧症慎看了，扣完的效果嗯，有狗脸了，接下来贴代码，先看布局 <?xml
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2024-09-01 18:12:47
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文章目录前言一、作业内容二、思路1.引入库2.读入图片3.转换到HSV4. 设定红色的阈值5. 根据阈值构建掩模6. 对原图像和掩模进行位运算7.显示图像8.旋转总结 前言 这次是OpenCV的第三次作业了。 一、作业内容通过追踪颜色的hsv值，使画面只留下长方形，在进行二值化，并通过对图片几何变换使长方形摆正二、思路一步步来，主要是设置好红色的阈(yù)值1.引入库代码如下：import
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2024-03-29 07:23:34
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使用Python和OpenCV处理半透明材质物体的扣图问题是一项具有挑战性的任务。由于半透明物体中存在多个层次的光学情况，这使得传统的背景扣除算法无法有效地将目标物体从背景中分离。本文将详细探讨解决这个问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
### 版本对比
在OpenCV的不同版本中，背景扣除算法的实现和性能有显著差异。以下是版本间的对比，包括兼容性分
# 使用 Python 进行扣图处理
在图像处理的广泛应用中，扣图是一项非常常见的任务。简单来说，扣图就是将某个对象从背景中提取出来。在这篇文章中，我们将使用 Python 和 OpenCV 来演示如何完成这一过程。
## 扣图的基本思路
扣图的基本思路是检测图像中的对象并去掉背景。我们可以利用颜色空间、边缘检测和图像分割等技术来实现这个目标。通常可以分为以下几个步骤：
1. 读取图像
2
原创
2024-09-15 04:03:17
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背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的
# Python扣图：打造完美透明背景的图像处理技巧
在当今的数字时代，图像处理已成为各行各业的必备技能。尤其是在社交媒体、在线商店和广告行业，如何将图像中的主要对象（如人物、产品）从背景中分离出来，即“扣图”，显得尤为重要。本文将介绍如何使用Python完成这个任务，并展示相关的代码示例。
## 什么是扣图？
扣图是指将图像中的主体从其背景中提取出来，通常需要背景变为透明。这一过程在广告设
# Java怎么扣图：实际应用与示例
在现代软件开发中，实现图像处理功能是许多应用程序需要解决的实际问题之一。扣图，指的是从一张图片中提取出特定的部分。在Java中，有多种方式可以实现这一目标。然而，本文将专门讨论如何使用Java中的图像处理库来完成这一任务。
## 实际问题背景
想象一下，你正在开发一款电子商务应用，用户上传了产品图片，但你需要从中提取出产品本身，去除背景。这不仅能提高用户
原创
2024-09-30 05:36:24
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# Java实现扣图
## 简介
扣图是一种常见的图像处理技术，它可以将图像中的前景对象从背景中分离出来。在本文中，我们将使用Java语言来实现基本的扣图算法。我们将介绍如何读取图像文件、处理图像数据、以及如何实现一个简单的扣图算法。通过本文的学习，你将了解到如何使用Java来处理图像，并实现一个基本的扣图功能。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
1. 安装Java开发
原创
2023-08-15 06:22:16
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## 自动扣图：用Python处理图像的全流程指南
在现代开发中，图像处理是一项重要技能。本篇文章将教你如何使用Python实现自动扣图。我们将通过分步流程来详细说明，每一步都附带相应的代码及注释。最后，我们将以状态图和饼状图来总结整个流程。
### 整体流程
首先，我们来看看整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
# 人像扣图在 Java 中的实现
在现代计算机视觉中，将人像从背景中扣图是一个常见的需求。本文将详细介绍如何在 Java 中实现人像扣图的流程。主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------|
| 1 | 准备环境 |
| 2 | 读取图像
上一篇文章中,说到了三种抠图技巧,分别是背景橡皮擦抠图,钢笔抠图,套索抠图,这一篇讲一下其他的几种抠图方式. 一、色彩范围抠图使用情况:如果抠图的部分颜色比较单一,可以使用色彩范围抠图这种方式.1.如下图,我们扣取的部分是那一些油菜花(我也不知道那是啥?,可能就是油菜花),我们扣取的部分颜色比较单一,所以使用的色彩范围抠图这种方式进行抠图 2.我们从PhotoShop中选择" 选择 --
目标 快速的从一张图片里面扣取需要的元素，背景部分去掉 方法 使用的软件为gimp，免费开源的，并且客户端的，常用操作都满足 倒入原始图片 模糊选择 选择需要的图片轮廓，松开左键，然后按delete就把背景删除了，效果如下 还是有大片的透明背景需要去除 去掉透明背景 点击图像，裁剪到内容 就完成了裁
原创
2021-03-24 10:48:00
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很多人抠图都是用如下三个工具，确实比较方便，但是用这三个工具抠人会比较生硬，下面介绍一下用图层蒙版来P人，以著名的张翰表情包为例来谈抠人（得罪了）首先打开两张图，分别是张翰同志的和doge同志的首先用矩形选择工具来拷贝两张图片新建文件中拖动选中，Ctrl+C 复制右击空白处新建文档别的不管，确定就好(他默认是你剪贴板的宽高)Ctrl+V粘贴就好了请以同样的操作将张翰同志的头部复制进来注意：我觉得d
机器之心报道参与：一鸣快速抠图不留痕，设计看了都精神。抠图是 PS 中的一项常用技术。但是要做到完美地将图像中的目标选取出来往往费时费力。近日，一个名为 PyMatting 的项目无疑能够帮助你。项目地址：https://github.com/pymatting/pymatting无需手动，一键抠图抠图的 AI 应用场景是这样的：给定一张图像，通过划定一个区域，AI 应当能够估计到划定区域内的前景
如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化，提高了搜索特征点的速度，那么SURF算法则是对DoH的简化与近似。虽然SIFT算法已经被认为是最有效的，也是最常用的特征点提取的算法，但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合，SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度。对于需要实时运算的场合，如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统，每秒要处理8-24帧的图像，需要在毫秒级内完成特征点的搜索
前言对于会PhotoShop的人来说，抠图是非常简单的操作了，有时候几秒钟就能扣好一张图。不过一些比较复杂的图，有时候还是要画点时间的，今天小编就给大家带来了一个非常快速简单的办法，用Python来批量抠取人像。效果展示小编本人不怎么看好什么自动抠图，总觉得不够精确，抠不出满意的图。下面我就直接展示一下效果图吧。我们先看看原图： 这张图片背景未纯色，我们平时用PhotoS
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2023-11-07 10:40:39
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